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抽样方法的几种分析
1.抽样的基本方法
抽样方法基本上可分为随机抽样法和预定抽样法。 2.随机抽样法
这种抽样方法是以概率理论的原理为基础的，即基本整体中的每一个具体单元都有相同被抽中的机会（例如：掷骰子）。
⑴简单随机抽样法
它直接从基本整体中抽出子样，前提条件是该整体至少能以标记形式来表示（例如：卡片），并可以混合至保证使每个单元都能有相同的被抽样的机会。简单随机抽样法简单易行，至于整体的某些特征及其分布情况不需要知道。但如果整体情况比较分散，彼此的差距比较大，则误差就可能较大。
所有的随机抽样方法都是以票箱模型为基础的（如抽彩票），即所有的票单（组成样本的单元）都标上号，装入票箱，封闭，然后抽票。一张票单在认定结果后再放回票箱，即整体数量保持不变。用这种方法来确定调查对象，就像用掷骰子来确定对象一样（整体数量不大时可以使用）。如果将抽样的票单放在一边可以避免出现重复。当
整体数量很大时，常采用下列方法代替票箱模式，因为在实际运用中它们的速度更快，也更完善。
①乱数表抽样。例如用两只骰子掷数，可得下表所列数字：13、45、65、36、22、24、31、43、61、52、55、16、23、14、25。每隔两位取一个数字，即可得到：65、24、61、16、25。从整体中抽出的这些数字就是所取得的子样。
②尾数抽样（根据最后一个数字抽样）。将整体中的每一个单元都按顺序编上号，然后将例如 7、17、27、37等号抽出作为子样。
③字母抽样。例如将整体中所有以“P”为姓名的第一个字母的人抽出来作为样本，但条件是必须在整体中所有姓的第一个字母均匀分布情况下得到“P”。
⑵分层随机抽样法
分层随机抽样法是将混合着多种主要调查特征的综合性整体，分成不同类型的小组（层次），要求小组成员具有尽可能一致的特征，然后再从这些特征比较一致的小组（层次）中用相应的简单随机抽样法抽出所需的样本。例如：以一个国家为基本整体，各省份为小组。这种抽样方法特别适用于基本整体的特征表现为非均匀性（如：各省购买力不同），它能减少因采用简单随机抽样的方法而产生的偏差。分层方法有：①按比例的分层抽样。每一层中样本的比例同在基本整
体中各层次所占的比例完全一样。②不按比例的分层抽样。如果相对较小的层次（小组）对调查结果具有更为重要的意义，则可以不按各层次在基本整体中的比例来抽取样本。例如，在以销售额为主要参数进行市场调查时，销售额大的企业就必须在分层抽取样本时，在样本中占有比它在所有企业中的自然比例更高的样本量。
⑶整群抽样法
所谓“整群抽样”，实际上是将整体的范围缩小。即从调查对象的整体中取出一个完整的组（多数是取“自然组”），然后根据随机数从这个缩小了的整体中抽出一定量的样本，作为抽样调查的对象。在整群抽样时，不是从整体中直接抽取样本单元，而是先从基本整体中抽取一个完整的组来作为下一步抽样的基础。例：某城市共有十二个辖区，根据某项市场调查的要求，从该城市的十二个区中随机抽出三个区作为市场调查的实施对象。
按照这种抽样方法可使一些规模较大的市场调查项目在较低的费用情况下获得有代表性的、可靠的调查结果。例如：某市的市长想尽可能全面地了解独身居住、带一个孩子的家庭父亲或母亲对计划生育的看法。这个城市有十二个区，用随机方法从十二个区（基本整体）中抽出三个区来进行调查。在这些区中所有具备上述特征的家庭（单独居住，有一个孩子）都是调查的对象，对他们再进行进一步的抽样。
整群抽样法的优点：毋需排列出基本整体的序列（如排列卡片那样），也不必先了解整体的具体结构。这种抽样方法（整群抽样）可以根据地理分布来进行，例如：按城市地图划分、按住宅区划分等。在确定和寻找调查对象时，不再需要每个调查对象的地址。这样可以大大缩小调查对象的范围和降低收集这些资料的费用。采用整群抽样法容易出现偏差，尤其是当所取出的抽样群内部特征过于一致，而与基本整体的结构特征却有明显的差别时（如：老式住房、政府官员居住区、工人集居区、名人居住区等），就很容易使调查的结果出现偏差。有些偏差是事先预想得到的，如靠近市区主要交通线地区，有一个孩子的父母亲们对计划生育会有相似的看法。而居住在公园附近，周围有小孩玩耍的地方，又单独居住的家庭很可能会有另一种看法。
⑷预定随机法
这是一种根据已知抽样方案进行的随机抽样的方法。与简单随机法每次抽取一个随机数来选取一个样本不同，预定随机法在整个过程中只需一个随机数。一旦选定了第一个抽样单元，后面的样本根据预定的方案选取。例如：在进行询问时，调查人员先找出预定的出发点（如某条路），这个出发点是按预定计划用随机方法预定的。